안저 검사 사진 10만 장 30만 번 이상 판독한 결과
박상준 교수©굿뉴스통신
분당서울대학교병원 박상준·박규형 교수, 서울시립보라매병원 신주영 교수 연구팀이 망막 안저 사진(Retinal Fundus Photograph)을 판독해주는 딥러닝 알고리즘을 개발했다.
11일 연구팀에 따르면 알고리즘을 활용하면 출혈, 드루젠 등 황반 이상, 맥락막 이상, 망막 혈관 이상, 신경 섬유층 결손, 녹내장성 시신경유두 변화 등 망막 안저 사진에서 관찰될 수 있는 12개 주요 소견들을 높은 정확도로 진단할 수 있다.
이번 연구 결과는 분당서울대병원에 축적된 망막 안저 사진 10만여 장을 57명의 안과 전문의가 30만 번 이상 판독해 얻어진 것이다.
IDRiD, e-ophtha 및 Messidor 등 국제적으로 검증된 외부 데이터셋에서도 임상에서 충분히 활용이 가능한 수준의 높은 정확도를 가진 것으로 확인됐다.
망막 안저 사진은 촬영을 위한 방사선 노출이 없을 뿐만 아니라, 산동(점안액으로 동공을 확대)을 할 필요가 없고 촬영 시간도 짧다.
비용이 저렴해 안과뿐만 아니라 건강검진센터 등에서도 안구 내 유리체, 망막, 맥락막, 녹내장 등의 이상 여부를 진단하는데 사용되고 있다.
연구팀은 이번 알고리즘을 활용하면 실명 유발 질환을 조기 진단할 수 있는 망막 안저 사진 촬영을 보다 많은 곳에서 더 쉽게 사용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
박규형 교수는 “기존에 발표된 망막 안저 사진 자동 판독 알고리즘들은 당뇨망막병증과 같은 일부 질환의 진단에 국한돼 있었다”며 “이 알고리즘은 실제 의사가 판독할 때처럼 망막 안저 사진에서 관찰되는 다양한 이상 소견들을 검출할 수 있어 선별검사 목적으로 시행되는 망막 안저 사진의 판독에도 도움을 줄 수 있다”고 말했다.
또 “현재 진행 중인 식품의약품안전처의 허가임상시험이 완료되면 의료기기로 활용할 수 있을 것이라고 생각한다”며 “여기서 멈추지 않고 망막 안저 사진 영상의 질, 이상 소견, 진단, 임상적 의의까지 판단할 수 있는 더 발전된 알고리즘을 개발할 계획”이라고 말했다.
이번 연구는 안과 계열 최고 수준의 저널인 ‘Ophthalmology’ 온라인판에 최근 게재됐다.